基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

基于可重构柔性工装的机身框定位/支撑布局优化

可重构柔性工装使用柔性定位器实现装配件的定位/支撑,具有可重构和柔性的特点。使用可重构柔性工装进行机身立式装配时,存在的柔性形变产生柔性定位误差,影响装配精度。本文着眼于提高装配精度,针对立式装配中可重构柔性工装的柔性定位误差的控制策略展开研究。首先,根据工装的结构特点与定位/支撑原理,分析误差流,追溯误差来源。其次,通过优化框件的定位/支撑布局减小柔性定位误差的影响。考虑到优化中装配件的工艺特征产生的约束条件,针对定位/支撑点的可行设计域建立约束数学模型,设计修补算法和改进的优化算法。最后,使用MATLAB运行优化算法并调用基于APDL语言开发的参数化模型进行仿真计算,完成定位/支撑布局的约束优化。优化结果表明,得到的最优布局可以提高装配精度,改进的优化算法具备有效性,通过优化定位/支撑布局控制定位误差的策略具备可行性。     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

集成主动转向功能的电动助力转向参数优化(英文)

建立了融合主动转向功能的电动助力转向系统(新型EPS系统)动力学模型和整车三自由度转向模型;提出了新型EPS系统转向路感、转向灵敏度和转向稳定性的概念及量化公式;并根据多元函数有约束优化问题的特点设计了遗传算法。以转向路感为优化目标,以转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,对EPS系统参数进行了多参数变量优化设计。仿真结果表明:应用多目标遗传算法进行EPS系统参数优化可在保证系统具有较好的转向稳定性和转向灵敏度基础上,有效提高了系统的转向路感,为新型EPS系统的设计和优化提供了理论基础。     

基于NSGA-II的停机位多目标指派建模与仿真

为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。     

基于模态应变能识别复合材料结构损伤的遗传-神经网络法

提出了一种基于模态应变能识别复合材料结构损伤的遗传-神经网络法.采用单元模态应变能改变率作为结构损伤标识量,对损伤结构进行损伤识别仿真.采用混合编码遗传算法对BP神经网络进行拓扑优化,构成遗传-神经网络,并使用其识别复合材料机翼结构损伤的位置和程度. 算例表明,本方法具有高效、稳定的特点,有着很好的推广应用价值.     

结合遗传算法和优化Q-law算法的小推力轨道转移

提出了一种将遗传算法和优化的Q-law算法相结合的新轨道转移算法.为了合理利用能源,文中引入相对推进效率作为是否施加推力的门限.遗传算法用于搜索最短时间的优化轨道转移路径,将轨迹优化问题转化成有约束的参数优化问题,从而避免了两点边值求解难题.在轨道转移末端,为了提高目标转移精度并避免高频振荡,文中采用了结合模糊逻辑的优化Q-law算法.针对某一卫星轨道转移进行了数字仿真.结果表明,本文算法能够在实现最优时间轨道转移的同时,兼顾能源的消耗,并提高轨道转移精度.     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

考虑结构重量的机翼平面形状优化方法

采用工程梁理论对机翼结构进行估算,并结合气动力估算公式、飞行性能估算公式,构建了机翼平面形状优化系统。相比使用经验关系式估算重量的传统方法,考虑了短舱、起落架、燃油、自重载荷的影响,相对精确度较高。针对某宽体客机布局,展开考虑气动/结构重量的平面形状优化设计。采用若干几何特征对机翼平面形状进行参数化,通过气动力与结构重量耦合求解的方法,将气动特性与结构重量转化为飞机起飞总重这个设计目标,并使用遗传算法进行寻优。算例结果较原始构型起飞总重减少约174 kg,表明方法对飞机概念设计阶段快速确定机翼平面形状有一定的参考价值。     

基于遗传算法的涡喷发动机身份证模型建立

为建立发动机身份证模型,针对发动机个体差异和寿命期内性能蜕化引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出1种基于遗传算法的发动机部件级模型自动修正方法。在发动机部件级模型中,引入能反映个体发动机部件特性的性能调节因子。根据发动机试车数据与待修正部件级模型输出数据,以发动机关键测量参数残差最小为优化目标,采用遗传算法获得不同换算转速下的特性修正系数,建立发动机身份证模型。以某型涡喷发动机为对象进行试验验证,结果表明该方法能有效提高发动机部件级模型精度,适用于建立发动机身份证模型。